3D视觉系统定位识别系统 机器人视觉系统

针对散乱无序堆放的工件设计，可协助机器人实现3D智能抓取。通过对工件3D数据扫描以实现三维准确定位，引导机械手准确抓取定位工件，实现了工业机器人自动化生产线的柔性工装。
技术原理：
通过高速、的3D结构光成像系统，对物体表面轮廓进行扫描，形成点云数据；并对点云数据进行智能分析处理，加以AI算法、机器人路径自动规划、自动防碰撞等智能化技术；计算出当前工件实时空间坐标，并引导机器人完成自动抓取任务。协助机器人集成商快速完成3D定位方案。
解决方案：
通过机器人3D定位系统，引导机器人抓取曲轴并根据三维特征**放置
通过3D视觉方案实现三维扫描定位
快速建立、更换数据模型（建模）满足小批量多品种的生产需求
智能分析工件抓取**级，引导工业机器人快速精准抓取工件，有效解决上下层工件相互干扰的问题
客户收益：
系统结构简单、经济实用，有效降低生产成本和维护成本。
产线柔性高，不仅可以满足现有不同型号产品的生产，同时支持用户快速添加新的型号。
产品质量提升的同时将工人们从繁复的劳动中解放出来。

可以完成以下任务：
多品种工件的机器人3D定位抓取上料
料框堆叠物体3D识别定位
复杂多面工件的柔性化3D定位抓取
大型物体3D定位抓取
工件的无序来料3D定位
多工序间机器人协作3D定位抓取
输送带上物体的快速3D定位抓取
喷涂机器人来料3D识别定位
大型设备的机器人装配3D定位

项目背景：某大型快递公司分拣线，每个工位使用人工从混合堆叠的快递包裹中拣选出来，并将有面单的一面朝上放置在传送带上。
技术分析：实现无人抓取、分类、面单识别
Ø混合包裹有箱子、软包、信封件
Ø需要对面单有无进行检测
Ø包裹上有黑色、反光胶带
解决方案：深度学习检测分类，3D识别定位引导机器人抓取
Ø通过深度学习对包裹检测识别分类、检测面单
Ø通过3D点云定位抓取中心
Ø通过运动旋转控制寻找侧面面单
常用的3D视觉技术包括：
n双目立体视觉和结构光
nToF (Time-of-Flight)
n激光三角测量法
每项技术根据不同的原理来记录三维信息，它们均有不同的优点和缺点。

某电商快递公司需要提升自动化分拣系统，解决用一键操作替代原本量方的4-5步操作。我司将3D技术应用于快件包裹体积的测量，采用3D视觉传感器，利用三角测量原理和点云分析技术，可快速、准确获取不同大小、不同类型快件包裹的体积信息。
技术分析：
项目要求在输送带运动状态快速、精准测量出快件体积
快件包裹大小差别较大，种类较多，且有软包、纸箱变形等不规则物品
快递包裹的包装材质类型较多，色彩差异较大
仓库灯光等外界干扰
解决方案：
通过机器人3D定位系统识别单品三维数据
通过3D视觉方案实现三维扫描测量，识别精度可达毫米级别
AI算法智能分析快件类型，实时测量
产品的滤光设计，可有效抵抗环境光干扰
客户收益：
实现精度、快速测量，有效提高智能分拣的自动化水平
满足用户对设备兼容性、易用性、售后**等方面需求
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